## 实现“tokenizer python”的步骤
### 1. 导入所需模块
在开始之前，我们需要导入`nltk`模块来实现Python的tokenizer功能。可以使用以下代码导入：
```python
import nltk
```
### 2. 下载所需资源
为了使用`nltk`的tokenizer，我们需要下载一些资源，比如分词器的模型和停用词列表。可以使用以下代码下载：
原创
2023-08-21 05:05:56
188阅读
# Python Tokenizer保留"-"实现指南
## 1. 简介
本文将指导你如何使用Python Tokenizer来实现保留"-"的功能。通过阅读本文，你将了解到整个实现的流程以及每个步骤所需的代码和解释。
## 2. 实现步骤
下面的表格展示了实现保留"-"所需的步骤及其对应的代码：
| 步骤 | 代码 |
| ---- | ---- |
| 步骤一：导入必要的模块 | `i
原创
2023-08-26 15:17:55
72阅读
# Python中的Tokenizer：基础与应用
在自然语言处理（NLP）领域，Tokenization（分词）是将一段文本分割成单词或符号的过程。它是文本预处理中的一个重要步骤，因为我们通常希望以某种结构的形式来分析文本数据。Python中有多种库和工具可以进行Tokenization，其中最常用的就是Keras和NLTK。在本文中，我们将围绕Tokenizer的使用进行探讨，提供代码示例并
# 使用 Python 的 AST 进行 Tokenizer
解析代码是计算机科学中一个重要的任务，尤其是在编程语言和编译器的实现中。Tokenization（词法分析）是将源代码分解成更小的部分（称为 tokens）的过程，可以让我们更容易地处理和分析代码。Python 提供了一个名为 AST（抽象语法树）的模块，能够帮助我们构建一个简单的 Tokenizer。本文将详细探讨如何使用 Pyth
原创
2024-09-29 03:48:51
115阅读
python：tokenize --- 对 Python 代码使用的标记解析器简介对输入进行解析标记命令行用法例子 简介tokenize 模块为 Python 源代码提供了一个词法扫描器，用 Python 实现。该模块中的扫描器也将注释作为标记返回，这使得它对于实现“漂亮的输出器”非常有用，包括用于屏幕显示的着色器。为了简化标记流的处理，所有的 运算符 和 定界符 以及 Ellipsis 返回时
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2023-10-13 23:51:36
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在处理中文文本时，如何使用 Python 的 NLTK 库中的 `sen_tokenizer` 来实现有效的句子分割是一个基本的需求。本文将探讨这个需求的背景、演进历程、架构设计、性能优化、故障复盘以及其潜在的扩展应用。
### 背景定位
随着信息技术迅速发展，中文文本处理在自然语言处理（NLP）领域中占据着重要位置。许多业务场景如社交媒体分析、新闻聚合平台乃至客户服务都需要对文本进行有效的句
1.文本编码bert模型的输入是文本，需要将其编码为模型计算机语言能识别的编码。这里将文本根据词典编码为数字，称之为token embedding；当输入的是两句话时，用[SEP]标志分隔，得到segment embedding，前一句对应元素的编码为0，那么后一句编码为1. 输入 文本的元素位置信息，做position embedding。这三个embedding组合起来作为模型的输入
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2024-06-21 07:04:49
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链路追踪的功能 sleuth工作方式：MDC+logpattern，MDC底层是inheritable threadLocal，底层是一个map结构，用来保存当前线程的上下文信息，sleuth通过AOP机制在方法调用的时候，将追踪信息记录到MDC中，日志打印的时候将MDC中的信息取出，记录到日志。sleuth数据结构：1.tra
word embedding&word2vecone-hot encodingword embedding（普及）softmax函数word2vec什么是word2vec模型定义输入与输出CBOW模型CBOW模型训练图example of CBWOSkip-Gram模型文章参考 one-hot encoding编码中编码单词的一种方法是one-hot encodingeg. 有1000个
检查器允许您选择页面上的任何元素并检查其属性。 例如，当我们在Tuts +主页上选择徽标时，检查员将显示以下内容： 我们可以看到使用的标记以及分配给元素的各种类。 我们还可以看到填充，边框和其他样式。 在这种情况下，我们可以看到图像源，向下滚动可以看到更多。 出口 在此阶段，我们可以导出可见的任何资产。 图像文件虽然不是SVG格式，但可以随时获取。 甚至文本和其他样式也可以导出为J
要是想在键盘上体验一下, 安装Python也很简单:基本的编译环境应该已经包括了Python，但Mac系统最好在上面这个网站下载安装。在Linux系统中可以使用apt-get等工具来安装更新。另外假如系统内有多个Python版本，可能需要将Python的路径添加到配置文件（例如.bashrc)中，来确保它能正确启动;2. Enthought Python Distribution这个EP
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2023-09-16 20:16:05
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首先，新模型显著提高了 MAGVIT 的生成质量，在常见的图像和视频基准上刷新了 SOTA。1、与 LLM 的兼容性。to
原创
2024-08-07 10:16:40
132阅读
蓦然回首，发现自己已经工作多年，从事android开发已经多年，如今再次和同行谈起Handler的时候，发现互相都只是知道一个大概实现原理和用法，然后互相嗤之以鼻，都说过去也看过源码，了解过原理，可是这么许久过去了，却无法说出更多源码细节，后悔当初看源码的时候，没有好好做个笔记，刚好今天有时间再来翻翻源码，再来复习复习吧，顺便做个笔记吧。 至于用法我就不在赘述了，直接跟源码吧。 至于要用Hand
# 解决“python tiktoken中未定义Tokenizer”的问题
在Python中使用tiktoken库时，有时会遇到“未定义Tokenizer”的错误。对于刚入行的小白开发者来说，这个问题可能看起来比较复杂，但实际上解决这个问题的过程是循序渐进的。本文将详细介绍解决该问题的流程，并提供每一步需要的代码和解释。
## 解决流程
我们可以将解决上述问题的过程归纳为以下几个步骤：
|
原创
2024-09-22 04:16:32
321阅读
以下笔记参考huggingface 官方 tutorial： https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6 下图展示了完整的 token
原创
2023-12-02 14:19:59
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TF2-Tokenizer函数1. 背景介绍2. 函数Tokenizer 介绍2.1 设置要保留多少个高频词汇，2.2 训练数据集， 得到一个统计信息2.3 把单词转化为数值index2.4 把每一条数据（比如电影评论）甚至最大单词数量。3. 完整测试代码 1. 背景介绍NLP问题比CV问题更难的一部分原因，就是文本都是离散化的数据，不像图像数据都是连续的数值数据，所以我们要想办法把一系列文本转化
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2024-08-15 08:50:32
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在进行用户信息认证之前，我们需要先知道两个知识点：（1）：http是无状态协议。所以，在进行信息认证时，我们需要引入状态机制，也就是session机制。（2）：cookie，与域名有关，域名不变，cookie不变。也就是说，在同一域名下，请求各种资源都会携带cookie回后端。下面来谈谈两种认证方式：1.session（会话）这种方式依赖于cookie，我们也称它为setCookie（种cooki
作用：将文本向量化，或将文本转换为序列（即单个字词以及对应下标构成的列表，从1开始）的类。用来对文本进行分词预处理。示例import tensorflow as tf#Tokenizer 的示例tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer( filters='')text = ["昨天 天气 是 多云", "我 今天 做 了 什么 呢"]tokenizer.fit_on_texts(text)tensorr = token
原创
2021-12-30 16:00:31
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上篇讲述了一维FFT的GPU实现（FFT算法实现——基于GPU的基2快速傅里叶变换），后来我又由于需要做了一下二维FFT，大概思路如下。首先看的肯定是公式：如上面公式所描述的，2维FFT只需要拆分成行FFT，和列FFT就行了，其中我在下面的实现是假设原点在F(0,0)，由于我的代码需要原点在中心，所以在最后我将原点移动到了中心。下面是原点F(0,0)的2维FFT的伪代码：//C2DFFT
BERT实际上就是tranformer的编码器部分按照Google的bert源码，做一个MRPC的任务，地址：https://github.com/google-research/bert官方提供的训练数据长这个样子：每条数据包含两句话及其ID，如果这两句话有关系，quality为1，否则为0，测试数据除了没有quality其他和训练数据一样 代码结构如下：&nb
